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- 条件概率不是换一个公式，
- 而是缩小我们正在观察的世界。
- 所以先看清楚：我们在哪些人里谈概率。
- 条件概率不是换一个公式，
- 而是缩小我们正在观察的世界。
- 所以先看清楚：我们在哪些人里谈概率。
条件概率样本空间
01
先录下这节课
麦克风、电脑声音，或两路都录。原声一直在，转录只是开始。
MeetMind不是笔记工具，也不只是课堂转录。
它真的听过课，也知道你正在学什么。
课堂线
从一节真实的课， 一直陪到考试。
录、问、练、证、考——五个动作发生在同一个现场里，不需要在四个工具之间搬运。
01 / 05
这里为什么能直接用贝叶斯？
老师先把观察范围缩小到了「检测为阳性」的人。18:42
02
同桌跟上课堂
AI 同学听着同一段话。卡住时直接问，不用举手，也不用等下课。
03
从原话出发复习
闪卡、测验、思维导图，都从老师真正讲过的内容里长出来。
后验，就是把证据算进去之后的判断。
18:42“缩小我们正在观察的世界”
04
每个结论都有根
回答可以跳回 [MM:SS] 的那一刻。不是听起来对，是真的对。
概率论 · 期末一页纸
- P(A|B) = P(AB) / P(B)
- 后验 ∝ 似然 × 先验
- 易错：混淆 P(A|B) 与 P(B|A)
05
多节课连成考试范围
几节课成单元，一学期压成一张能带进考场的速查表。
应用矩阵
一节课， 长出七种学法。
不是模板生成。每个应用都从老师真正讲过的内容里长出来，练完还能跳回原话对答案。
点卡片翻面 · 1 / 3
收集线
像发消息一样， 先把它收下。
在微信公众号里，像发给朋友一样发给它——好文章、板书照片、一闪而过的想法。不用分类，不用打标签，收藏就这么自然地发生了。
模型在后台判断它属于哪门课、哪个目标、哪个问题，再悄悄回流到课堂和你的长期上下文。
桌面端和网页也能收——但大多数时候，顺手一发就够了。
好的回答，来自三样东西
个人上下文目标 · 阶段 · 长期困惑
＋
场景上下文这节课 · 这份材料 · 此刻意图
＋
模型智能解释 · 定位 · 验证 · 克制
回来时，比发出去的更好
一节课、一个单元、一场考试，都有真正能带走的结果。
知道讲了什么，也知道自己哪里没懂。
课堂整理、原话证据、困惑解释和即时练习。
零散知识开始连成一个可以调用的结构。
单元关系、重复出现的难点和薄弱点复练。
把一学期真正压缩成自己带得走的东西。
考试范围、复习路线、模拟检验和可打印速查表。
上下文属于你
它记住的，你都能改。
不用维护标签，也不用管理数据库。它记住的每一条都来自真实的课堂和收藏，你随时看得见，也改得动。
- 困惑条件空间的变化概率论 · 第 3 讲 18:42
- 目标期末 85+概率论与数理统计
- 收藏贝叶斯定理的直觉解释来自网页 · 已接回第 3 讲
- 习惯先听一遍原声，再看整理最近 4 节课
桌面端
装到电脑上， 它就能听见你在上的课。
桌面端让 MeetMind 常驻在屏幕角落：录网课时直接收电脑里的声音，不用带机器人入会；任何画面按一下热键，就截图收进你的学习上下文。
截图热键 Ctrl/Cmd + Shift + M · v1.1.0桌面端与桌宠使用说明 →安装包暂未签名：macOS 请「右键 → 打开」，Windows 请在 SmartScreen 提示中选「仍要运行」。